学习旋转信息 step 1：原图的基础上生成不同方向新图像 之后使用 CNN-based 的分类器，将旋转后的图像作为输入，预测旋转角度。在训练时，使用多分类损失作为损失训练分类器学习旋转角度信息。...现有工作一般使用聚类算法先对图像进行聚类，记录聚类结果并将样本标注上对应簇的标签；（当然也可以理解为剔除相关样本带来的簇信息）并训练模型根据图像预测样本所属的簇。...学习样本间的信息 step 1：对图像进行聚类并记录聚类结果作为标签 之后使用 CNN-based 的分类器（CFN），图像作为输入，预测图像所属的簇。...因为训练样本本质上都是同一样本的轻微扰动，因此两个模型输出的概率分布应该尽可能相同。一般使用 MSE 计算两个概率分布之间的相似度作为损失，提升模型在不同扰动下的一致性。 ?...他们提出，使用时序组合模型，让来自历史迭代周期产生的预测结果与当前迭代周期产生的预测结果计算 MSE 进行比较。
类 竞赛数据集上对卷积层进行预训练 然后再把网络根据检测任务微调 检测流程 a) 输入一幅多目标图像 b) 将图像划分成多个网格 c) 通过网络得到每个网格的分类概率，以及各网格预测的框+置信度 d)...与基于滑动窗口和区域提议的技术不同，YOLO在训练和测试期间会看到整个图像，因此它隐式地编码有关类及其外观的上下文信息。...缺点 空间限制：一个单元格只能预测两个框和一个类别，这种空间约束必然会限制预测的数量； 难扩展：模型根据数据预测边界框，很难将其推广到具有新的或不同寻常的宽高比或配置的对象。...一、分类检测数据集结合方法： 检测数据集的标签少且普通，分类数据集的标签多且具体，如果我们想在两个数据集上训练，就得把它们的标签合并起来。...很多分类方法都用一个 softmax layer ，但它的前提是假设所有类互斥，但我们的数据集类别是不都是互斥的（有可能是包含关系，例如狗和金毛犬），所以我们使用了一个多标签模型来组合数据集（无互斥的要求
而对于图像信息的抽取，当今的深度卷积神经网络（CNN）被认为具有对图像的高度抽象能力，因此 CNN 也被广泛应用于特征点检测，并取得了非常有吸引力的结果。...一个简单的示意图如下图所示，首先将一张图像输入全卷积网络，基于网络提取的特征图再卷积式地预测两个映射图，一个以热图的方式呈现目标的中心点位置，一个负责预测目标的尺度大小。...而本文提出的 CSP 检测器通过两个直接的卷积解离了这两个子问题，以更自然的方式实现目标检测，从而也规避了锚点框超参数的各种组合配置，简化了检测器的训练困难。...中心点偏移量的训练目标的定义与尺度类似，卷积预测的通道包含两层，分别负责水平方向和垂直方向的偏移量，假设目标 k 的中心点坐标为 (x_k, y_k)，则在标签图中目标中心所在的位置赋值为 ?...其中尺度采用了高度+宽度预测，因为 WiderFace 的人脸标注是包含各种变化的宽高比的。CSP 在 WiderFace 训练集上训练的结果分别在验证集和测试集上进行了测试，实验结果如下图所示。
Bounding Boxes and Regression（边界框与回归） 在训练 CNN 对一组图像进行分类时，通过比较输出的预测类别和真实类别标签并查看二者是否匹配来训练 CNN。...可以通过跟踪身体关节的14个点来估计人体的姿势 加权损失函数(Weighted Loss Functions) 如何训练具有两个不同输出（一个类和一个边界框）的网络以及这些输出的不同损失？...在这种情况下，我们使用分类交叉熵来计算我们的预测类和真实类的损失，并使用回归损失（类似Smooth L1损失）来比较预测和真实边界框。...考虑上面的图像，认为如何选择最佳建议区域？ 我们要分析的区域是那些包含完整对象的区域。我们希望摆脱包含图像背景或仅包含对象的一部分的区域。...这最终起到了类似的作用，例如，如果一个区域的类得分是Pbackground = 0.10，它可能包含一个对象，但如果它的Pbackground = 0.90，那么该区域可能不包含一个对象。
最早的Mask Track R-CNN[1]算法同时包含实例分割和跟踪两个模块，通过在图像实例分割算法Mask R-CNN[2]的网络之上增加一个跟踪的分支实现，该分支主要用于实例特征的提取。...该方法的本质仍然是单帧的提取加帧间的传播，且由于其依赖多个模型的组合，方法较为复杂，速度也更慢。Stem-seg[4]将视频实例分割划分为实例的区分和类别的预测两个模块。...由于上述聚类过程不包含实例类别的预测，因此需要额外的语义分割模块提供像素的类别信息。...第二个思考是，视频的实例分割实际同时包含实例分割和目标跟踪两个任务，能否将其统一到一个框架下实现？...我们的方法实现了单一模型的最好效果（其中MaskProp包含多个模型的组合），在57.7FPS的速度下实现了40.1的AP。
最后一层的输出与数据集中的类一样多。 ? ? 目标检测 目标检测器分为两种：一级和二级。他们两个都以锚框开始。这些是默认的边界框。我们的检测器将预测这些框与地面真相之间的差异，而不是直接预测这些框。...网络直接预测边界框坐标和该框内的类。由于两个阶段融合在一起，所以一级检测器往往比二级检测器更快。但是由于两个任务的分离，二级检测器具有更高的精度。 ? 快速RCNN二级目标检测架构 ?...给定这些特征，就可以训练一个子网络来预测一组2D热图。每个热图都与一个特定的关键点相关联，并包含每个图像像素关于是否可能存在关键点的置信值。...我们将使用常规2D CNN从这两者中提取特征，然后再将其组合起来传递给我们的3D CNN，后者将两种类型的信息进行合并。 将帧序列传递给一个3D CNN，并将视频的光流表示传递给另一个3D CNN。...这两个数据流都具有可用的空间和时间信息。鉴于我们正在对视频的两种不同表示（均包含我们的所有信息）进行特定处理，因此这是最慢的选择，但也可能是最准确的选择。 所有这些网络都输出视频的动作分类。
目标检测任务关注的是图片中特定目标物体的位置。一个检测任务包含两个子任务，其一是输出这一目标的类别信息，属于分类任务。其二是输出目标的具体位置信息，属于定位任务。...比如我们常见的使用不同的裁剪子区域进行预测，或者使用不同的基准模型进行预测，最后取平均概率等。...利用Adaboost 算法进行训练，通过弱分类器的组合实现速度较快精度也不错的检测方案。...SPP提出可以通过一个特殊的池化层，Spatial Pyramid Pooling层来解决，它实现了将输入的任意尺度的特征图组合成了特定维度的输出，从而去掉了原始图像上的crop/warp等操作的约束。...那能否像V-J算法中的积分图一样，只需要提取一次特征就能完成操作呢？ Fast R-CNN借鉴了SPP的思想，解决了这个问题。
当网络包含两个或更多隐藏层时，通常称为深层神经网络。隐藏层中的每个神经元通过加权连接与相邻层中的所有神经元“完全连接”。当执行预测（正向通过网络）时，网络通过执行一系列矩阵运算来处理输入数据。...训练： CNN的训练与常规（前馈）神经网络的训练类似（见第2.1章）。 CNN通过随机梯度下降进行训练。目的是减少预测和预期图像类之间的误差。...在图像上使用FCN时，得到的输出不仅仅是每个类包含一个类得分的1D数组，而是包含每个类的空间“热图”或像素类评分的2D数组的3D数组（图14）。例如。...快速R-CNN不是单独训练和应用三种不同的模型（CNN特征提取，SVM分类，边界框回归），而是将这些任务组合成一个具有共享参数的联合网络，使网络更加高效。...切片特定的预测需要拼接在一起。然而，未完全包围在单个图像切片的边界内的场被分成至少两个多边形预测。这些包裹部分的简单组合不容易实现。
一个最简单的想法是将CNN应用于图像的许多不同切片上，CNN 将每个切片分类为目标类或背景类。但这可能会创造太多这样的切片。...测试时间 R-CNN 在测试时，我们使用特定于类的 SVM 预测检测框。在测试时，我们将得到很多重叠的检测框。因此，非最大抑制是目标检测算法中的重要组成部分。...每个特征矢量被输入一个全连接的图层 （fc） 序列中，这些图层最终分支为两个同级输出层：一个在 K 目标类上生成softmax最大概率估计值，外加一个捕获的"背景"类，另一个图层输出每个 K 目标类的四个实际值数字...因此，所有的ROI都会成为训练样本，与RCNN不同的是，这里有个多任务损失函数的概念： Fast R-CNN有两个并联输出层。...在第二阶段，在预测类和框偏移量的同时，Mask R-CNN 还会为每个 RoI 输出一个二进制掩码。
它包含两个主要部分：一组CNN，用于从多个输入patch中提取特征；以及一个无序的聚合结构，它组合来自CNN的输出特征。...具体来说，采用以图像对为输入的Siamese架构，其中Siamese架构的两个基础网络都采用AlexNet（去除AlexNet的1000类分类层fc8）。...与其他方法相比，这种方法更直接地揭示了训练数据是如何被捕获的，更能呈现对于人类偏好的更好预测。论文使用的基本网络结构如下图所示。分类网络的最后一层被全连接层取代，以输出10类质量分数。 ?...其它 Peng等[17]提出针对8种不同的抽象任务（情感分类，艺术家分类，艺术风格分类，美学分类，时尚风格分类，建筑风格分类，记忆性预测和趣味性预测），对AlexNet-like架构的CNN进行训练。...为了进一步分析从其他任务中学到的特征的有效性，Peng等人分析了不同的预训练和微调策略，并评估了来自8个CNN的级联fc7特征的不同组合的性能。
在属于第二类的方法中，YOLO族[11]、[12]、[13]、单镜头多盒检测器(SSD)[14]和RetinaNet[15]提出了基于回归问题的方法，通过单个CNN直接从图像中预测边界盒坐标和类概率。...这两个子网共享CB模块，以确保该模块产生的clean feature (fC2)可以在两个子网进行联合学习时使用。利用检测子网可以对DSNet进行端到端的训练，并对目标进行预测。...为了进行我们所有的实验，我们通过从公共雾天城市景观数据集[47]中收集图像，并标记两个类，即person和car，来组成一个FOD数据集。...检测子网不随机初始化权值，而是采用COCO数据集上经过训练的RetinaNet[15]模型，将该模型完全训练好的权值从80个类下采样到两个类(person和car)进行微调。...通过对FOD训练集进行AOD-Net、DCPDN和CAP的除雾训练，得到三种组合模型的性能。然后，在FOD测试集上使用训练好的AOD-Net、DCPDN和CAP模型生成3个无雾图像集。
通常情况下用于分类和标记等其他任务的数据集相比，检测数据集是有限的。最常见的检测数据集包含成千上万的图像和几十到几百个标签。分类数据集包含数以百万计的图像，有数万或数十万个类别。...然后利用数据集组合方法和联合训练算法对ImageNet中的9000多个类和COCO中的检测数据进行模型训练。...YOLO对每张图片的预测只有98个盒子，但是使用anchor box以后模型预测超过了1000个(4)维度聚类当YOLO与anchor box一起使用时，遇到两个问题。首先，box的尺寸是手工挑选的。...它只使用带有类标签的图像来扩展它可以检测到的类别的数量。它只使用带有类标签的图像来扩展它可以检测到的类别的数量。在训练过程中，把检测数据集和分类数据集混合起来。...这为组合数据集带来了问题，例如，您不希望使用此模型组合ImageNet和COCO，因为“Norfolk terrier”和“dog”类并不相互排斥。相反，可以使用多标签模型来组合假定不互斥的数据集。
能否具体介绍一下这个过程是如何实现的？ 腾讯 AI Lab：在每一轮训练时，我们使用了连续两帧的视频画面。在计算损失函数时，除了风格化相关的内容损失和风格损失，还首次引入了时域损失。...腾讯 AI Lab：利用 WSISA 进行病人生存预测总共分为四步：1）大规模随机采样；2）聚类并自动筛选对生存预测有区分性的 cluster；3）进行病人层次的全局特征估计和 4）进行病人层次的生存预测...针对图像描述生成任务，SCA-CNN 基于卷积网络的多层特征来动态生成文本的描述，进而建模文本生成过程中空间上与通道上的注意力机制。...在三个公开的数据集 (flickr8k, flickr30k, mscoco) 上的测试结果证明，相较于传统的基于注意力模型的图像描述生成, 我们提出的 SCA-CNN 模型能够显著提高图像描述生成的质量...我们创新性地提出依靠预测分数的相对增量来指导获取更高质量训练数据，有效减轻了质量低下的训练数据对模型的影响，防止模型因对这些数据过拟合而陷入局部最优点。
1--图像分类 ? 图像分类的问题是这样的：给定一组单一类别标注的图像，要求我们对一组新的测试集预测这些类别并且测试预测的准确率。...这使他能够在一周内训练网络，并在测试时快速组合10个补丁的结果。 如果我们能够足够快地传达状态，我们可以在多个核心上传播网络。...最后，通过SNet和GNet，分类器获得两个预测热图，并且跟踪器根据是否存在干扰者来决定将使用哪个热图来生成最终跟踪结果。FCNT的流程如下所示。 ?...此视频中一个类的目标可以是另一个视频中的背景，因此MD Net提出了多域的概念，以独立区分每个域中的目标和背景。域表示包含相同类型目标的一组视频。...一旦生成了这些掩模，Mask R-CNN将它们与来自Faster R-CNN的分类和边界框组合在一起，以生成如此精确的分割： ?
一个CNN，可共同预测RGB图像中多个未见过的对象的类标签，实例蒙版和NOCS映射。我们在姿态拟合算法中将NOCS图与深度图一起使用，以估计完整的6D姿态和对象尺寸。...我们的CNN学会对未见过的物体进行形状预测，或者在对大型形状集合进行训练时学会预测物体像素与NOCS的对应关系。...CNN仅从RGB图像估计类别标签，实例蒙版和NOCS映射。我们在CNN中不使用深度图，因为我们想利用不包含深度的现有RGB数据集（例如COCO）来提高性能。...然后，我们使用NOCS图和深度图来估计度量6D姿态和对象的大小。 5.1. NOCS地图预测CNN 我们的CNN的目标是纯粹基于RGB图像估算对象的类标签，实例蒙版和NOCS映射。...5.1.1 NOCS Map Head maskR-CNN建立在Faster R-CNN体系结构之上[38]，它由两个模块组成一个用于建议可能包含对象的区域的模块，以及一个用于检测和分类区域内对象的检测器
那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断...先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。...创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 ?...算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。...，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？
上图为这个模型的结构，其中编码部分包含了 CNN 模型和一个 LSTM。其中每个时间片内 CNN 都会接收到一对连续的图片即上文提到的行动前行动后图片，对着其进行编码后传输给 LSTM。...实验结果果表示 LSTM 一个时间片内接受两帧可以明显改善模型的表现。CNN 包含两层权重相同的 ResNet-18，其中一个则为处理帧。 解码器的目标是根据已经被编码的帧来预测狗关节的活动。...在学习从狗观察到的图像中预测狗关节的运动时，可以获得一个图像表示，它编码了不同类型的信息。...为了学习表示，作者通过观察狗在时间 t-1 和 t 中观察到的图像，训练 ResNet-18 模型来估计当前的狗的运动（IMU 从时间 t-1 到 t 的变化）。...本文提出的模型只使用前5帧图像就可以正确地预测在球飞过时狗如何转向右侧的行为。 ? 下面为具体实验结果： 1.Learning to act like a dog ?
换句话说，作者不是只选择一个区域中最确信的Proposals，而是利用群众的智慧来形成最终的预测。 这两个阶段对现有的目标检测管道进行了最小的更改。...该数据集以其多样性而著称，包含广泛的物体和场景。每张图像最多有93个目标实例，平均7个目标。 \triangleright PASCAL VOC: 作者使用了2007年和2012年的版本。...VOC2007数据集包括5011张训练图像和4952张测试图像。此外，VOC2012数据集提供了额外的11540张训练图像。该数据集包括20个目标类别，以其详细的物体检测注释而著称。...VOC2007中的4952张图像用于测试。 评估标准： 作者遵循文献中为这两个数据集任务建立的评估协议进行评估。...为了阐明基于交点分组阶段在目标检测中的影响，作者对两个基线模型进行了消融研究：Faster R-CNN 和Mask R-CNN 。
我们的检测器将预测这些方框与边界框真值之间的差异，而不是直接预测方框。 在两阶段检测器中，我们自然有两个网络：一个框提议网络和一个分类网络。...这分为三个阶段： 1、使用标准分类网络从图像中提取特征 2、鉴于这些特点，训练一个子网络来预测一组 2D 热力图。...每张热力图都与一个特定的关键点相关联，并且包含每个图像像素是否可能存在关键点的置信值。 3、再次给出分类网络的特征，我们训练一个子网络来预测一组 2D 向量场，其中每个向量场编码关键点之间的关联度。...我们将使用常规的 2D CNNs 从两者中提取特征，然后将它们组合起来传递给我们的 3D CNN，它将组合这两种类型的信息 (3) 将我们的帧序列传递给一个 3D CNN，将视频的光流表示传递给另一个...这两个数据流都有可用的空间和时间信息。这可能是最慢的选项，但同时也可能是最准确的选项，因为我们正在对视频的两个不同表示进行特定的处理，这两个表示都包含所有信息。 所有这些网络都输出视频的动作分类。
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